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文献
J-GLOBAL ID:201702219325661803   整理番号:17A0545191

トピックモデルによる潜在的関連性を考慮した情報検索

A retrieval system considering with unknown relations using the Topic model
著者 (3件):
資料名:
巻: 116  号: 491(IA2016 90-114)  ページ: 37-40  発行年: 2017年02月24日
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,個人や企業が扱う情報量は増加している。インターネットのデータの検索を行う上でユーザが入力したキーワードから画像が検索される。ユーザがそのキーワードから連想でいないような思いもよらない画像(潜在的な画像)の検索はユーザの新たな発見に繋がる。それはトピックモデルを用いることが効果的であると考える。トピックモデルは単語同士の確率的な繋がりをデータ群の潜在意味(トピック)から算出する。本研究では文章データと画像データに着目する。Bag-of-words表現された画像と文章の情報を統合してトピックモデルで分析することにより,画像だけでなく文章の情報を加えることにより潜在的な画像発見を行う。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
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計算機網  ,  検索技術 
引用文献 (9件):
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タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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